S

Setfit Model Paraphrase MiniLM L6 V2

hleAtKeeperによって開発
これはSetFitに基づく効率的な少サンプル学習モデルで、テキスト分類タスクに使用されます。sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2を文埋め込みモデルとして、LogisticRegressionを分類に使用します。
ダウンロード数 418
リリース時間 : 4/15/2025

モデル概要

このモデルはSetFitフレームワークと事前学習済みの文埋め込みモデルを組み合わせ、テキスト分類タスクに特化しており、少サンプル学習のシナリオに特に適しています。

モデル特徴

効率的な少サンプル学習
独自の対比学習技術を採用し、少量のサンプルでも効率的に学習できます。
正確な分類
テキスト分類タスクで高い正解率を示します(評価正解率は99.15%)。
二段階トレーニング
まず文埋め込みモデルを微調整し、次に分類ヘッドをトレーニングして、モデルの性能を向上させます。

モデル能力

テキスト分類
少サンプル学習
コマンド文分類

使用事例

システムコマンド分類
コマンドのリスクレベル分類
Linuxシステムコマンドをリスクレベルで分類します(Critical/High/Medium/Low)
正解率99.15%
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase